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現有的深度學習模型很難滿足高速檢測的實時性，針對性地提岀了一種結構化區域全卷積神經網絡SR-rCN）。為了滿足高速綜合巡檢車實時檢測的要求，考慮到軌道圖像中鋼軌、扣件、軌道板等設施位置相對固定，其位置分布可以構成軌道場景特有的結構化特征，因此設定了結構化檢測區域，將一幅圖像中扣件刂日標的檢測轉化為一整塊具有固定結構的大目標區域檢測，將扣件小目標的檢測問題轉化為結構化區域的定位問題，可加快網絡的訓練收斂速度，減少候選區域的生成個數，從而大幅提高檢測速度。將鐵路軌道的結構化先驗信息融合到深度學習網絡的各個過程中，有效提高了定位精度，保證了檢測的魯棒性。實驗室離線分析和現場在線檢測的結果表眀，所提岀的SR-FCN網絡分別萩得了99.99%和9.δ4%的檢測精度，冋時還保持了較快的檢測速度，可以滿足350kmh的實時檢測要求。
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